왜 AI가 아닌 정규 표현식인가요?

규제 준수를 위해서는 설명하고 재현할 수 있는 결과가 필요합니다. 우리의 결정론적 접근 방식은 바로 그것을 제공합니다—블랙 박스도, 놀라움도 없습니다.

상세 비교

Aspect
정규 표현식 기반 (우리)
AI/ML 기반
재현성
100% 동일한 결과
결과가 다를 수 있음
감사 가능성
완전한 설명 가능
블랙 박스
훈련 데이터
필요 없음
대규모 데이터 세트 필요
모델 드리프트
없음—패턴은 고정됨
시간이 지남에 따라 저하됨
성능
빠르고 예측 가능
변동 가능, GPU 의존
컴퓨팅 비용
낮음 (CPU 전용)
높음 (GPU 필요할 수 있음)
규제 준수
입증하기 쉬움
입증하기 어려움

패턴 매칭 작동 방식

각 엔티티 유형은 특정 형식과 일치하는 정교하게 제작된 정규 표현식 패턴을 가지고 있습니다.

이메일 주소

[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}

표준 이메일 형식과 일치: local-part@domain.tld

신용 카드 번호

\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\b

Visa, Mastercard, Amex 및 Luhn 검증이 포함된 기타 카드 형식과 일치

독일 IBAN

DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}

선택적 공백이 포함된 독일 IBAN 형식과 일치

준수를 위해 설계됨

감사자가 "왜 이것이 탐지되었나요?"라고 물을 때 명확한 답변이 필요합니다. 우리의 정규 표현식 기반 접근 방식이 바로 그것을 제공합니다.

  • GDPR 제25조: 설명 가능한 처리로 설계된 프라이버시
  • ISO 27001: 문서화된, 반복 가능한 프로세스
  • 감사 추적: 모든 탐지는 특정 패턴에 추적될 수 있음

예시 감사 응답

Q: "john.smith@company.com"이 왜 플래그가 되었나요?
A: 위치 45-68에서 신뢰도 0.95로 이메일 패턴과 일치. 패턴: 표준 이메일 형식 검증.

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